我很难尝试使用 numpy 连接两个数组。
其中一个数组包含文本 (string)，另一个数组包含数字 (int64)。
我该怎么做？
使用np.concatenate() 将所有值设置为字符串并且两者都需要。
我正在运行一个 for 循环来确定 RandomForestClassifier... 的超参数，当循环转到数字时，由于期待数字并获取字符串 '1' 或 '2'，因此会出现错误。
我正在使用
np.concatenate((['auto'], np.arange(20, 120, 20)), axis=0, out=None)
得到
array(['auto', '20', '40', '60', '80', '100'], dtype='<U11')
但是，我需要
array(['auto', 20, 40, 60, 80, 100])
【问题讨论】：
您要连接的数组之一应该具有 object dtype 以便获得具有 object 类型的最终数组，该数组可以容纳具有异构数据类型的项目：
In [7]: np.concatenate((['auto'], np.arange(20, 120, 20).astype(object)), axis=0, out=None)
Out[7]: array(['auto', 20, 40, 60, 80, 100], dtype=object)
如果您想知道 Numpy 如何确定您可以阅读的数组类型 How does numpy determin the object-array's dtype and what it means?
【讨论】：
object dtype，您会大大降低使用数字dtype 的速度和便利性。这样的数组基本上是一个列表。事实上，对等价列表的迭代速度更快。
虽然可能不是最好的解决方案，但这会奏效：
np.asarray(['auto'] + list(np.arange(20, 120, 20)), dtype=object)
结果：
array(['auto', 20, 40, 60, 80, 100], dtype=object)
问题在于您正在组合不同的类型，因此您需要告诉 numpy 所有对象都按原样允许，无需转换。
【讨论】：